Data Scientist - Retail & Distribution H/F - CDI 75 - Paris
Offre n° 6825311
Data Scientist - Retail & Distribution H/F - CDI
75 - Paris
Publié le 11 septembre 2026
Salaire: 45 000 € - 60 000 € par an Tu es passionné(e) par la data science au service de la performance business et tu aimes transformer des données brutes en leviers de croissance et de décision ? Segmentation avancée, scoring prédictif, industrialisation de modèles et exploration de l'IA générative font partie des sujets qui t'animent ? Rejoins notre Guild Data Discoverii au sein d'un environnement au cœur de la stratégie data-driven de l'entreprise. En tant que Data Scientist / MLOps Engineer H/F, tes missions seront de : * Concevoir des modèles de segmentation : construire et affiner des segmentations avancées (RFM, comportementales) pour optimiser le ciblage et la prise de décision. * Développer des modèles de scoring prédictif : élaborer des scores d'attrition, d'appétence ou de valeur (client, produit, risque) pour éclairer les décisions métier. * Réconcilier des données multi-sources : mettre en place des algorithmes de rapprochement pour unifier des profils issus de sources hétérogènes (déduplication, fusion de bases). * Analyser les irritants et points de friction : développer des modèles de compréhension des freins dans les parcours utilisateurs et leur impact sur la satisfaction ou la performance. * Explorer l'IA Générative : tester et intégrer des cas d'usage d'IA Générative dans les processus métier. * Industrialiser et déployer en production : construire des pipelines MLOps robustes (entraînement, versioning, déploiement, monitoring) pour une utilisation opérationnelle durable des modèles. * Assurer le suivi et la maintenance des modèles en production : mettre en place des mécanismes de monitoring, de détection de drift et de réentraînement automatisé. * Documenter et restituer : produire une documentation méthodologique claire et des rapports d'analyse avec des recommandations actionnables. Concrètement, qu'est-ce qu'on demande ? En 1er, un savoir-être en phase avec notre culture : * Tu es curieux(se) et passionné(e) par la data science appliquée à des cas d'usage concrets. * Tu fais preuve de rigueur scientifique et d'un fort esprit d'analyse. * Tu as une forte capacité de synthèse et une orientation besoin métier. * Tu apprécies le travail en équipe et sais collaborer dans des environnements agiles. En 2nd, un bagage technique solide : * Une expérience de 5 à 7 ans en Data Science et/ou MLOps. * Une maîtrise avancée de Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy) et des techniques de clustering et de classification. * Une expérience du développement et du déploiement de modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch). * Une bonne maîtrise de SQL / BigQuery pour la manipulation de gros volumes de données. * Une expérience en NLP et manipulation d'API LLM pour l'analyse textuelle. * Une aisance avec les environnements Cloud (GCP ou équivalent), Git et CI/CD. * Une connaissance des outils MLOps (Vertex AI Pipelines, MLflow, Docker, Airflow ou équivalents). Les petits plus qui feront la différence : * Une expérience de visualisation de données (Matplotlib, Seaborn, Plotly). * Une connaissance des bonnes pratiques de craftsmanship (SOLID, YAGNI, couverture de tests). * Une expérience en observabilité et monitoring de modèles en production. * Une sensibilité aux enjeux data dans un secteur à forte volumétrie (retail, banque, assurance, industrie.). Et surtout, tu as envie de mettre la data science au service d'une meilleure performance et prise de décision business ? Alors rejoins-nous et construisons ensemble les modèles prédictifs de demain ! Ce que nous t'offrons * Un salaire attractif qui évolue en fonction de ton expérience et de tes compétences. * Des projets data à forte valeur ajoutée, au sein d'environnements techniques modernes et innovants. * Une montée en compétences continue sur les
- Type de contrat
-
CDI
Contrat travail - Salaire
- Salaire brut : Annuel de 45000.0 Euros à 60000.0 Euros
Profil souhaité
Expérience
- Débutant accepté
Employeur
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